基于免疫模糊的机器人焊缝跟踪系统智能控制
基于机器视觉的自适应焊接技术研究

基于机器视觉的自适应焊接技术研究近年来,随着制造业的不断发展和智能制造技术的迅猛发展,各种自动化生产设备被广泛应用于生产领域。
其中,焊接技术是制造业中非常重要的一环。
传统的焊接技术主要依靠人工操作,无法满足高效、智能的生产需求。
因此,基于机器视觉的自适应焊接技术应运而生。
机器视觉是人工智能技术的一种重要应用,可以使机器模拟人类视觉,从而实现物体的识别和检测。
基于机器视觉的自适应焊接技术可以通过自动识别、定位和追踪焊缝,实现更加准确和稳定的焊接效果,有效提高生产效率和焊接质量。
一、自适应焊接技术的基本原理自适应焊接技术利用机器视觉系统实时获取焊缝图像信息,通过算法分析、处理和比较,对焊接过程进行数字化控制。
该技术主要包含焊缝检测、焊缝分类、焊接路径规划、优化焊接参数等几个方面。
首先是焊缝检测,采用机器视觉技术对焊缝进行实时检测和识别,确定焊接位置和焊接线路,为下一步的焊接路径规划提供数据基础。
其次,是焊缝分类,根据不同的焊缝类型选取不同的焊接参数和焊接策略,实现不同类型焊缝的有效焊接。
接着是焊接路径规划,根据焊接目标信息和焊接参数,自动生成最佳的焊接路径和焊接速度参数,实现最优化的焊接控制。
最后是优化焊接参数,根据不同的焊接类型和焊接材料,自动调整焊接电流、电压、焊丝进给速度等参数,以保证焊接质量和稳定性。
二、自适应焊接技术的优势相比较传统的焊接技术,基于机器视觉的自适应焊接技术具有以下优势:(一)高效节能。
节约人力,减少生产成本,提高生产效率;(二)应用广泛,可适用于多种焊接场景;(三)灵活性和自适应性强,可以自主识别、分类和调整焊接参数;(四)焊接质量稳定,精度高,可以保证焊接质量和产品质量;(五)真正意义上实现了智能化制造,推动了制造业的高质量、高效率和高精确度发展。
三、自适应焊接技术的应用领域自适应焊接技术目前被广泛应用于汽车制造、电子制造、航空航天和机械制造等多个领域。
例如,在汽车制造行业,自适应焊接技术可应用于车身焊接和底盘焊接等多个环节,可以大幅提高效率和质量。
焊接智能化与智能化焊接机器人技术研究进展

焊接智能化与智能化焊接机器人技术研究进展发布时间:2022-07-13T01:47:16.097Z 来源:《科学与技术》2022年第3月第5期作者:俞强[导读] 随着现代制造技术的飞速发展,焊接自动化技术、机械自动化技术、柔性智能技术已经成为未来我国制造技术发展的必然趋势。
俞强江苏振江新能源装备股份有限公司,江苏江阴 214441摘要:随着现代制造技术的飞速发展,焊接自动化技术、机械自动化技术、柔性智能技术已经成为未来我国制造技术发展的必然趋势。
而随着我国现代制造工业中材料应用、信息数字化技术的应用以及自动化控制技术的掌握等多项前沿性学科技术的交叉发展,也推动我国现代焊接技术从传统的手工工艺作业发展为了当今的智能化科学工业。
本文主要针对焊接智能化和智能化焊接机器人技术的研究现状进行了分析,并且就焊接智能机器人技术在工程中的应用实践进行了探讨,希望能够为不断提升我国智能化焊接工艺的发展水平提供参考意见。
关键词:智能化焊接;焊接机器人;技术研究前言:智能焊接技术主要是通过模拟焊工焊接操作过程中的行为进而实现机器人的自动智能化焊接,近年来,机器人智能化焊接技术也成为了制造技术行业关注的关键技术以及研究热点。
在未来,采用智能化的焊接机器人来代替人工操作进行焊接已经不再是遥不可及的梦想,而智能焊接技术的应用也极大地提升了制造行业的工作效率,推动我国制造行业持续向智能化的方向发展。
焊接机器人在应用过程中需要快速的收集焊接动态以及焊接周边条件的数据信息,通过类似于人类的传感器设备感受外部的焊接环境和条件。
然后需要模拟焊工的手部动作以及工作经验,分析并且提取焊接动态运作过程中的肌理特征,从而建立起与焊接过程和质量控制有关的模型。
然后需要设计焊接动态过程的智能控制系统控制机器人代替人工实现焊接全过程,从而达到智能控制以及自主焊接的目标。
一、焊接智能化与智能化焊接机器人技术的发展现状(一)焊接传感技术焊接施工过程中应用到不同类型的传感器技术主要建立在不同的传感原理之上,目前,智能焊接传感器技术主要包括光谱传感器、视觉传感器、温度传感器以及电弧传感器和声学传感器等种类。
基于图像传感的焊缝自动跟踪系统设计

( hreC u ldD vc )i a esno a sdi o et ni aeo e en.Weue C+ + ei esf C ag ope ei e m g sr s e cU c o g fh a1 sdV e w u n i m t s d s nt t g h o—
黄文怡 刘 立君 梁 波 殷子 强 , , ,
(. 1哈尔滨理工大学 材料科学与工程学 院 , 黑龙江 哈尔滨 104 ) 500
(. 2 大庆瑞好 能源科技有 限公 司, 黑龙江 大 庆 1 3 1 ) 6 3 1
摘
要 :本 文提 出 了一 种基 于 图像 传 感 的焊缝 自动 跟踪 系统. 系统 应 用 C D( hreC u l C C ag o pe d
而造成焊接质量下降甚至失败. 因此 , 焊接条件的这 种变 化要 求 焊 接 机 器 人 能 够 实 时检 测 出 焊缝 的偏 差, 并调整焊接路径和焊接参数 , 保证焊接质量的可 靠性. 所以对于焊缝 自动跟踪系统 的研究已经成为
ห้องสมุดไป่ตู้
中外焊接工作者研究 的重点之一 , 尤其是图像传感
器及计算机图像处理技术 的引入 , 大大促进 了焊接 系统 的智能 化 , 而其 中最 为关 键 的部 分则 是 图像处 理技术的合理应用 【3. 2 数字 图像处理技术 已愈来 - J 愈成为整个学科领域 中必不可少的手段 , 特别是由 于其高度 的灵活性和强劲 的功能 , 使计算机数字图 像的摄取处理和控制系统具有广泛优势. 研究和发
Ke r s: e m a k n y wo d s a t c i g;a o tc i e t y n r utma d n i i g;i g e sn i f ma e s n i g
基于模糊PID的轮式移动机器人轨迹控制

一ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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引叠
差变 化率都 很小 的 时候 ( 应于小 角度 转弯 的情况 ) 对 采 用 PD控 制 器 , 在 误 差 和 误 差 变 化 率 很 大 的时 候 I 而 ( 应 于 大 角 度 转 弯 的情 况 ) 用 模 糊 控 制 器 。 验 结 对 采 实
轨迹 控 制 在 机 器 人 领 域 是 一个 很 重 要 的研 究 方 向
动 机 器 人 的轨 迹 控 制 , 用 陀 螺 、 罗 盘 、 程计 进 行 多 传 感 器 融 合 定 位 。 计 算 机 仿 真 和 实 际 的 轮 式 移 动 机 器 人 的轨 迹 控 利 磁 里 在 制 、 位实验 中, 定 与使 用 PD控 制 器 的方 法 进 行 了 比较 , 果 表 明 了多 传 感 器 融 合 、 糊 PD在 解 决 轨 迹 控 制 和 定 位 问题 上 的 I 结 模 I
e s rd t u inag r h s n o aaf so lo i m u e h a t w ihi fo g r e e t n cc mp s n d me e os l er b t o a inp b e Th x t s st ed a h c s r m y o l r i o a sa do o trt o v o o l t c o c o r lm o ee -
基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统

第51卷 第1期 激光与红外Vol.51,No.1 2021年1月 LASER & INFRAREDJanuary,2021 文章编号:1001 5078(2021)01 0122 07·图像与信号处理·基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统汤 宇,柯希林,王小刚,王中任(湖北文理学院机械工程学院,湖北襄阳441053)摘 要:为解决焊接工程现场有线示教器操作不便、传统模板匹配方法受电弧与飞溅干扰而导致跟踪稳定性差等问题,设计了一种基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统。
首先,设计了包含视觉单元、控制单元和执行单元的嵌入式PC无线控制系统,实现图像采集处理和焊缝跟踪偏移信息计算,并控制焊机机器人执行相应的动作。
然后,采用了粒子滤波跟踪算法进行焊缝跟踪,该算法通过粒子滤波对图像大目标区域进行搜索,减少焊缝位置发生突变或焊缝图像缺失时跟踪失效的问题,确保视觉单元能够在强烈噪声干扰下快速、准确地识别焊缝特征位置。
焊接测试结果表明,本系统纠偏误差小于0.12mm,且操作方便、稳定性好、纠偏精度高、焊接表面成型质量良好,满足管道焊接的工艺要求。
关键词:焊缝跟踪;图像处理;无线控制;粒子滤波中图分类号:TP391 41 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1001 5078.2021.01.021WeldingcontrolsystembasedonwirelessremotecontrolandvisualtrackingTANGYu,KEXi lin,WANGXiao gang,WANGZhong ren(SchoolofMechanicalEngineering,HubeiUniversityofArts&Science,Xiangyang441053,China)Abstract:Inordertosolvetheproblemsofinconvenientoperationofwireteachingdeviceinweldingengineeringsiteandpoortrackingstabilitycausedbyarcandspatterinterferenceoftraditionaltemplatematchingmethod,aweldingcontrolsystembasedonwirelessremotecontrolandvisualtrackingisdesigned Firstofall,anembeddedPCwirelesscontrolsystemincludingvisionunit,controlunitandexecutionunitisdesignedtorealizeimageacquisitionandpro cessingandcalculationofweldtrackingoffsetinformation,andtocontroltheweldingmachinerobottoperformthecor respondingactions Then,atrackingalgorithmbasedonparticlefilterisproposed,whichsearchesthelargetargetareaoftheimagebyparticlefiltertoreducethetrackingfailure,whentheweldpositionisabruptortheweldimageismissing,toensurethatthevisualunitcanquicklyandaccuratelyidentifytheweldfeaturepositionunderstrongnoiseinterference Intheweldingtest,thesystemhastheadvantagesofconvenientoperation,goodstability,highdeviationcorrectionprecision,goodweldingsurfaceformingquality,andmeetsthetechnologicalrequirementsofpipelineweld ingKeywords:weldseamtracking;imageprocessing;wirelesscontrol;particlefilter作者简介:汤 宇(1989-),男,硕士研究生,研究方向为智能制造与机器视觉。
机器人焊缝跟踪标定方法

机器人焊缝跟踪标定方法我折腾了好久机器人焊缝跟踪标定方法,总算找到点门道。
说实话,这事儿一开始我也是瞎摸索。
我就知道,要让机器人能精确地沿着焊缝走,这个标定可太重要了。
最开始我觉得,这肯定就是把机器人的一些参数按照手册上给的标准值设好就行了呗。
我就对着那手册一阵摆弄,给机器人的视觉系统设置各种分辨率啊,对焦距离之类的参数,可搞完后发现,机器人追踪焊缝的时候,那轨迹歪得不像样。
后来我又想,会不会是坐标的问题呢?于是我就开始尝试去标定焊接工作区域的坐标。
我在工作台上到处找参考点,拿了个尺子量来量去的,还做记号,就像小时候做手工课一样认真。
那时候我就觉得,这每一个点就像地图上的宝藏位置,要精确定位才行。
我把这些点的坐标值输入到机器人系统里面,本以为这次行了,结果呢,机器人开始焊接的时候还是有些偏差。
又有一次,我就想是不是得根据焊缝的类型来标定啊。
我就找了不同形状的焊缝来试验,像那种直线焊缝我就觉得好标定一点,我先让机器人沿着焊缝大概扫描一次,就好像是个士兵先探探路一样,然后根据这个扫描结果来调整标定参数。
可是遇到那种弯弯扭扭的焊缝就不行了,那些参数感觉完全乱套了。
不过我没有放弃,还继续捣鼓。
后来我发现,在考虑所有外在因素之前,必须要先保证机器人传感器是干净准确的。
有时候传感器上有一点灰尘或者小划痕,就会让采集的数据出现大偏差。
就像你的眼睛被灰尘眯住了,看东西肯定不清楚。
我就开始每次标定之前,都仔细清理传感器,然后再进行下面的步骤。
还有就是对于robots 的运动学模型必须要非常清楚。
我一开始根本没重视这一点,以为只要把传感器和外部参数调好就行了。
后来我专门花时间去研究机器人各个关节的运动范围和可能出现的误差。
这就像你要知道一个人的手脚能伸展到什么程度,动作的时候可能哪里会失误一样。
我根据这个运动学模型重新精确校准了一些基础参数之后,总算在焊缝跟踪标定上取得了一点成功。
之后再慢慢调整和优化其他的参数,像视觉系统里图像识别的对比度、亮度这些参数,也和标定有重要关系。
基于激光视觉的焊缝跟踪系统方案

基于激光视觉的焊缝跟踪系统一、焊缝自动跟踪系统构成基于激光视觉传感,具有主动性、非接触、能获取物体的三维信息、灵敏度精度高、抗电磁场干扰能力强等优点,被认为是焊缝检测的主要发展方向。
线激光法是一种直接获取深度图像的方法,它可以获取焊缝的二维半信息。
基于激光视觉的焊缝跟踪系统如图1所示,主要有3个组成部分,分别是视觉传感、图像处理和跟踪控制。
CCD摄像机垂直对准工件,激光器倾斜布置,激光器打出的激光,经柱透镜形成一光片照射到工件上形成一条宽度很窄的光带。
当该光带被工件反射或折射后,经滤光片保留激光器发出的特定波长的光,而滤除其他波长的光,最后进入CCD摄像机成像。
由于坡口各处与工件在垂直方向深度不同,故从垂直工件的方向看去,反射光成一折线,折线反映了光纹中心与焊缝坡口中心的三维位置关系。
计算机对采集图像进行图像预处理,减少图像中的噪声污染,并加强焊缝特征信息信号,通过一定的算法提取焊缝特征点,得到焊缝与电弧偏差。
此偏差作为跟踪控制系统的输入条件,依据控制算法进行处理,最后获得驱动信号控制焊炬运动,实现焊缝跟踪过程实时控制。
图1 系统构成二、焊缝自动跟踪硬件设计1.激光器在本系统中决定采用半导体激光器。
半导体激光器是以半导体为工作介质,具有超小形、高效率、结构简单、价格便宜、工作速度快、波长范围宽等一系列优点。
本视觉系统中采用的激光器是红光一字线激光器,由点激光二极管发光通过一柱透镜变换成直线形的激光条纹。
有文献通过测量MIG焊弧光的光谱范围,提出弧光的范围为150~970nm。
通过比较弧光波长与普通激光二极管波长,认为弧焊传感器中所用激光二极管的中心波长最好为467nm,594nm,610nm,632nm和950nm。
从而可选择适当波长的激光感器以减少弧光对激光的干扰。
参考多篇文献,本系统选用弧光干扰最小中心波长650 nm的条形半导体激光器。
2.摄像头CCD和滤光片本系统采用面阵型CCD工业摄像头,主要考虑其性能稳定,工作可靠的特点,要求CCD 尺寸1/3",帧率25fps以上。
基于人工智能技术的自动化焊接设备智能监控系统研发与应用实践

基于人工智能技术的自动化焊接设备智能监控系统研发与应用实践人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛,其中之一就是在制造业中的自动化生产过程中。
自动化焊接设备在制造业中扮演着重要的角色,可以提高生产效率和产品质量。
然而,如何对焊接设备进行有效的监控和管理一直是一个挑战。
因此,研发一套基于人工智能技术的自动化焊接设备智能监控系统,将极大地提高焊接设备的生产效率和可靠性。
自动化焊接设备智能监控系统主要包括以下几个方面的研发和应用实践:1. 实时监测和诊断:通过安装传感器和监测装置,对焊接设备的工作状态、工件质量和环境变量进行实时监测。
利用人工智能技术,对监测数据进行分析和诊断,能够实时发现设备故障和异常情况,从而能够及时作出调整和维修,保证焊接质量。
2. 智能预测和优化:通过机器学习和数据分析等人工智能技术,对焊接设备进行建模和预测。
根据历史数据和实时监测数据,系统可以预测设备的性能和寿命,提前进行维护和保养。
同时,系统还可以进行优化,找到最佳的焊接参数和工艺,提高生产效率和质量。
3. 远程监控和管理:通过物联网和云计算等技术,将各个焊接设备连接到一个中心控制系统。
这样,焊接设备的状态和数据可以远程监控和管理。
人工智能系统可以及时分析和处理数据,并向工厂的管理者提供实时的监控报告和统计分析。
管理者可以通过电脑或手机等终端设备,随时随地监控设备的工作状态和生产情况。
以上是自动化焊接设备智能监控系统的一些核心功能,接下来我们将介绍一些应用实践和案例。
云南省某汽车零部件制造厂引进了一套基于人工智能技术的自动化焊接设备智能监控系统。
该系统通过安装传感器和监测装置,实时监测焊接设备的温度、电流、电压和振动等参数。
同时,系统还能够检测焊接工件的质量和表面质量。
系统通过机器学习和数据分析等技术,实时分析焊接设备的工作状态和工件质量,通过预测模型,提前预测设备的寿命和故障。
在系统的远程监控和管理平台上,工厂的管理者可以实时监控设备的工作状态和生产情况,还可以通过系统提供的数据报告和统计分析,对设备进行优化和调整。
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2 f( p t i P )a d(n u2i NB h n )I i u l s B n ip t s )te n
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施 焊 接 作 业 所 需 要 的 轨 迹 。为 了跟 踪 焊 缝 ,需 要 控 制 旋 转 机构 的旋 转 角度 。 这需 要 考 虑两 种 可能 ,
到随动 系统的旋转角度 ,但这个角度的变化范围 很 大 ,且 随机 性 很 强 H 。 这 就使 得 基 于 精 确 数 学
取稿日囊 : 0 1 . 2 2 l— 2 基金项 且: 广西 自然科学基金资助项 目 ( 桂科 自O224 782) 作者 简介: 李兴富 (91 16 一),男 ,辽宁凌海入 ,副教授 ,研究方向为工业 自动化、电子术应用 。 第3卷 3 舅 期 21— ( ) 【5 o 1 5下 8J
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细 胞和 B细 胞 产 生抑 制 作 用 ,从 而抗 体 也 随 之
减 少 ,此 时为 免疫 抑制 阶段 。
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经 过 一 段 时 间 后 ,免 疫 系 统 重 新 回到 正 常 状
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图3 免疫模糊算法框 架图
【6 第3卷 8】 3 第5 期 21- ( ) 015下
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焊 缝跟 踪 随动 系统 可 以看 成是一 个 自由度为 1 的 回转 齿 轮 传 动 系统 。设 回 转 系统 对 平 衡 位 置 的 角 位移 为 0( ,回转体 的运 动 方程为 : f )
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使 得 基 于 精 确 数 学 模 型 的 传 统 控 制 理 论 难 以取 得 良好 的 效 果 n。 另外 ,基 本 模 糊 控 制 方法 的 控 制 J 器 一 旦 研 制 完成 ,要 修 改 控 制 规 则 很 困难 ,不 像 常 规 仪 表那 样具 有 可调参 数 ,故通 用性 差 。 基 于 免疫 学 的 控制 思 想 是近 年 来继 模 糊 逻辑 、
U( ,则 S(-a 就 作 为 U(- ) (一 就 作 为 k ) k a ,4 七 A u( 。 因此 ,就 有如 下 的反馈 控 制规 律 :
2 基 于免疫模糊 的焊缝跟踪 PD I控制
21 生物免疫系统机理 . 生 物 免 疫 机 理 可 以简 单 地 描 述 为 免 疫 应 答 过 程 ,是 抗 体 消 灭 抗 原 的 过 程 。 是 T细 胞 和 B细 胞 相互 协调 实现 的 ,其 基本 过程 如 如下 【: 5 】 1 )入 侵 的 抗 原 被 A C ( ni nPeet g P A t e r ni g s n
为 免疫 应 答 的正反 馈调 节 和负 反馈 调节 过程 。
22 免疫模糊控制器设计 . 根 据 前 述 的 免 疫 原 理 ,并 借 鉴文 献 中 的 免 疫 控 制模 型 】 ,提 出如 下假 设 :
将 随 动 机 构 旋 转 的 角 度 c, 作 为 免 疫 抗 原 p e () 足 ,以随 动 系统 的输 入 电压 () 为免疫 抗 体 。 足作 由抗原 刺 激 的来 自辅 助细 胞 的输 出为 :
构 转 动 的 角度 为 被控 量 的 闭环 控 制 系 统 。 由机 器 人 运 动 学原 理 可 知 ,我 们 虽 然可 以通 过计 算 得
统 如 图 l所 示 。置 于 焊 钜 上 的旋 转 机 构 使数 字 摄
像 头 跟 踪 焊 缝 ,获 取 焊 缝 图 像 信 息 ,传 递 给 机 器 人控 翩 系统 。机 器 人 控 制 系统 生 成 机 器 人 本 体 实
钜 末端 轴线旋 转 的角度。 表示 c 旋转 方 向, p的
,
1 控 制对 象韵 分析
基 于 图 像 视 觉的 焊 接 机 器 人 焊 缝 跟 踪 随 动 系
表 示 的旋 转方 向 , , 示 : 表 的旋 转 方 向。
从 控 制 的 角 度 看 ,在 跟 踪 系 统 中形 成 了一 个 以随 动 系统 的 转动 角 度 偏 差 作 为 控 制 量 ,旋 转 机
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模 型 的传统 控制 理论 难 以取很 良好 的 效果 。为 了使
匐 似
其 中 r / ,反映 控制 效 果 。 l= k
旋 转机构快 速跟踪焊 缝方 向变化 ,而 又不发 生抖动 , 有必 要探 求一种智能 控制方法 来控制旋 转机构 。
若 以 () 为 偏差 e( k作 ,S( 作 为控 制输 入
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1 f( p t sP )I i uli B)ad( p t sP )te n n i u2i B h n n
(u u l s ) o t t i NB ; p
是 机 器 人 生 成 的 规 划 轨 迹 所 带 来 的 焊 丝 轴 线 的
自转 ,另 一个 是 由 于焊 缝 轨 迹 变化 导 致 随动 机 构 绕 焊 丝 轴 线 旋 转 。 因 此 , 随 动 机 构 旋 转 的 角 度
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仍n - 讫 卿4 仍n
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表 示 焊 接 过 程 中焊 钜 末 端 轴 线 的 自 表 示 焊 缝 轨 迹 变 化 导 致 随 动机 构 绕 焊
C l 抗 原 提 呈 细 胞 )分 解 成 肽 ,形 成 MH el 一 C一Ⅱ/
肽 复合 物 ; 2 由AP ) C将 MHC Ⅱ/ 复合 物呈 递给 T细胞 ; 一 肽 3 )T细 胞识 别 MHC 一Ⅱ/ 复 合物 后 被激 活 。 肽 激 活 信 号 首 先 传 递 给 细 胞 ,并 释 放 淋 巴 因子 , 进 而活 化 B 细 胞 、使 B 细 胞 增殖 并 产 生 抗 体 以 消 除抗 原 ,此 时为 免疫 促 进阶 段 ; 4 )随 着抗 原 的减 少 , 细 胞 逐渐 被 激 活 ,对
需 要 解 决 随 动 系统 的跟 踪 控 制 问 题 。如 果 随 动 系
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容棚E 传惑器 /
统 作 为 机 器人 系统 的第 七 个 轴 ,同 时 要 求 旋 转 机
构 快 速 转 动 跟 踪 焊 缝 方 向 变 化 ,不 能 抖 动 ,这 就
\ Il fl I -^I ./ ] 1 Ul / 、} _I l 、 / < } 川 I \
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基于 免疫模糊 的机 器人焊缝跟踪 系统智 能控 制
An i el gen nt l i tcont ol e hod ofr r m t obots eam r t acki ys em sed on i m un f z ng s t ba m e-uz y
态 以保 持 免 疫 系统 的 有 效功 能 ,此时 为 免 疫 稳 定 阶段。 细胞 和 细 胞 的调 节过 程就 可 以分 别 视
一
式 中 , , 分别 是 比例 、积分 、微 分 系数 。
由 于 模 糊 控 制 器 具 有万 能逼 近 性 ,因 此 采 用 个 二 维 模 糊 控 制 器来 逼 近 表 征 细 胞 的 抑 制能 力的 函数 ( k一 ,A k一 ) S( S( 。每 个 输入 变量
/
/
’
『 齿轮1/ /
传动齿轮2
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图 1 焊缝 跟踪 随动系统
一
神经网络之后发展起来的又一智能控制方法 川 ,已 经 被 应 用 在 智 能 控 制 、机 器 学 习、 故 障 检 测 、 网
络 入 侵 检测 、工 业设 计 等领域 ,并 表现 出卓 越的性 能 和 效 率 [3 4] - o由于 这 些原 因 ,本 文将 基 于免 疫 学 1 的 控制 思 想 ,设 计 一 种 免 疫模 糊 控 制 器 ,它能 在 运 行 过 程 中 自动 修 改 、 完 善 和调 整 控 制 参 数 ,使 得 旋 转 机 构 快速 跟 踪 焊 缝 方 向 变 化 , 而 又不 发 生 抖 动 ,保障 数 字摄 像机 获得 有 效 的焊 缝 本 征信 息 , 进 而 保证 髓 动 系统 提 供 给机 器 人 的焊 缝 数据 精 度 , 最 终保 证机 器 人跟踪 焊缝 的精度 。 其中, 转角度,
uk =K(一r (( ) uk— )() ( ) () 1 t .k— , ( ) 后 6 f A P
对 应的 免疫 P D控 制模 型 如 图 2所 示 。 I
图 2 免疫 P D 制 模 型 I控
控 制输 出为 :
() {一, [ ]・ [ = 1 7 △ (一 } 。1 +
A 一 ) 一 个 非 线性 函数 ,它 表 征 细 胞 的 S 是
按 照 “ 胞 接 受 的 刺 激 越 大 ,则 抑 制 能 力 越 细 小 ”及 “ 胞 接 受 的刺 激 越 小 ,则 抑 制 能 力越 大 ” 细 的 原则 ,可 制 定 以下 四条模 糊规 则 :